O活性位点的活性不仅可以通过用其他TM原子代替最接近的原子（Ti）来调节，千伏而且可以通过在其第二最接近的位点产生O空位来调节。
此外，天山统上在燃料电池较厚的催化剂层中，天山统上即便是表面FeN4位点也有可能由于氧气供应不足而得不到有效利用，只有三相（氧气、电子、质子）界面处的FeN4位点能够参与氧还原反应，这进一步导致整体Fe原子利用率的降低。目前常见的性能优化方法是提高单原子催化剂中Fe含量（也即FeN4位点浓度），换流换流然而，研究表明催化剂的电池活性和Fe含量并无简单的正比关系。
站特a. 三相界面活性位点示意图。相反，高压凹面催化剂仍然保持线性增加关系，这是由于大的外比表面积能够显著提升氧气的传输，保证了活性位点在大电流下的充分利用。一是中温（650°C）预碳化，变智该步骤实现ZIF-8载体表面Zeta电位由正向负的转变，变智从而可以大量吸附和锚定正价铁离子，再经高温热处理得高铁载量的Fe-N-C单原子催化剂。
视系b.2.5barH2–O2下PEMFC性能。线运行e.1bar H2–air下PEMFC性能。
千伏在研究领域排名TOP10%（JCR排名）的SCI期刊以第一作者发表论文2篇以上。
【课题组简介】水江澜教授课题组自2015年在北京航空航天大学材料学院成立以来，天山统上致力于储氢材料、天山统上质子膜燃料电池催化剂开发，围绕如何提高非铂催化剂的活性和稳定性开展深入、系统的研究，取得了若干重要成果。当然，换流换流机器学习的学习过程并非如此简单。
站特这一理念受到了广泛的关注。深度学习是机器学习中神经网络算法的扩展，高压它是机器学习的第二个阶段--深层学习，深度学习中的多层感知机可以弥补浅层学习的不足。
2018年，变智在nature正刊上发表了一篇题为机器学习在分子以及材料科学中的应用的综述性文章[1]。我在材料人等你哟，视系期待您的加入。